基于HMM的开关电源故障预测方法研究

• 作者: 倪平涛 刘勇 尚永爽
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 隐马尔可夫模型 故障预测 K均值 退化 开关电源
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 自动化测试
• 页码范围: 2367-2369
• 分类号: TP277|TP206.3
• 语种: 中文

摘要

故障预测技术在提高设备的安全性、减少生命周期费用和提高维修保障效率等方面发挥了重要作用；采用隐马尔可夫模型(HMM)的故障预测方法,解决了Buck型开关电源的故障预测问题；详细分析了开关电源健康退化过程,并选择输出纹波电压、电感电流和输出功率作为监测参数；利用各个状态的样本序列来训练HMM,然后利用该模型对待测信号的观测序列进行测试,从而获得待测信号的似然概率,预测设备当前所在状态；实验结果表明,该方法可以准确地对开关电源进行故障预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪平涛		5	19	3.0	4.0